Οι περισσότερες εταιρείες διαθέτουν περισσότερα συστήματα, περισσότερα σήματα και μεγαλύτερη μεταβλητότητα από ποτέ. Χωρίς έναν δομημένο τρόπο ενοποίησης, διαχείρισης και ερμηνείας αυτών των πληροφοριών, η απόδοση γίνεται αντιδραστική αντί για στρατηγική.
Οι σύγχρονες αποθήκες παράγουν τεράστιους όγκους λειτουργικών δεδομένων, αλλά οι περισσότερες οργανώσεις εξακολουθούν να δυσκολεύονται να απαντήσουν σε θεμελιώδη ερωτήματα σχετικά με την απόδοση του εργατικού δυναμικού, την αποδοτικότητα της ροής εργασίας και τους παράγοντες που επηρεάζουν το κόστος. Το πρόβλημα δεν είναι η έλλειψη πληροφοριών, είναι ο κατακερματισμός αυτών των πληροφοριών σε πλατφόρμες και επαφές που δεν έχουν σχεδιαστεί για να λειτουργούν από κοινού. Αυτή η έλλειψη ορατότητας σημαίνει ότι η σπατάλη μπορεί να περάσει απαρατήρητη. Η έμμεση εργασία, οι υπερβολικές καθυστερήσεις μεταξύ των σαρώσεων και τα κενά στις διαδικασίες μπορούν να υπονομεύσουν σιωπηλά την παραγωγικότητα. Χωρίς δομημένα δεδομένα που να συνδέουν το χρόνο, τις εργασίες και το πλαίσιο, αυτή η τριβή παραμένει αόρατη και δαπανηρή.
Η αυτοματοποίηση προσθέτει ένα επιπλέον επίπεδο πολυπλοκότητας, καθώς ο αυτοματοποιημένος εξοπλισμός παράγει πλούσια λειτουργικά σήματα, αλλά τα δεδομένα αυτά συχνά βρίσκονται σε έναν κόσμο ξεχωριστό από τους δείκτες εργασίας, παρόλο που οι άνθρωποι και η αυτοματοποίηση πρέπει να διαχειρίζονται από κοινού. Η παραγωγικότητα, και όχι η μεμονωμένη ταχύτητα, γίνεται ένα κρίσιμο μέτρο. Αυτό απαιτεί μια ενοποιημένη εικόνα του τρόπου λειτουργίας κάθε διαδικασίας, των σημείων όπου εμφανίζονται αποκλίσεις και του τρόπου με τον οποίο η εγκατάσταση πρέπει να εξισορροπεί την εργασία μεταξύ ανθρώπων και μηχανών.
Ένα ενοποιημένο μοντέλο δεδομένων είναι απαραίτητο
Εδώ είναι που η πειθαρχία ενός ενοποιημένου μοντέλου δεδομένων γίνεται απαραίτητη. Σε υψηλό επίπεδο, τρία βήματα έχουν σημασία. Πρώτον, συλλέξτε τα δεδομένα από όλα τα σχετικά συστήματα, όχι μόνο από το WMS, αλλά και από την παρακολούθηση χρόνου, την αυτοματοποίηση, τη ρομποτική και τα δεδομένα παραγγελιών. Δεύτερον, οργανώστε και ευθυγραμμίστε αυτά τα δεδομένα έτσι ώστε να μιλούν μια κοινή λειτουργική γλώσσα. Τρίτον, συνδέστε αυτά τα δομημένα δεδομένα με τις οικονομικές και επιδόσεις προσδοκίες του οργανισμού, έτσι ώστε οι αρμόδιοι να μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση το κόστος, την ακρίβεια, την επικαιρότητα και την απόδοση.
Η εξάπλωση της τεχνητής νοημοσύνης αυξάνει ακόμη περισσότερο τα διακυβεύματα. Ο κλάδος είναι πρόθυμος να εφαρμόσει την τεχνητή νοημοσύνη στις προβλέψεις, τον προγραμματισμό του εργατικού δυναμικού και την ανάλυση των βασικών αιτίων, αλλά ας είμαστε ειλικρινείς: η τεχνητή νοημοσύνη είναι τόσο καλή όσο τα δεδομένα που καταναλώνει.
Εάν οι εισροές είναι ασυνεπείς ή ελλιπείς, οι εκροές θα παραπλανούν αντί να βελτιώσουν τις αποφάσεις. Φανταστείτε να ζητάτε από έναν αναλυτή να βελτιστοποιήσει μια ροή εργασίας χρησιμοποιώντας μερικές πληροφορίες. Η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί με τον ίδιο τρόπο. Καθώς οι οργανισμοί αρχίζουν να αξιολογούν πού ταιριάζει η τεχνητή νοημοσύνη στις λειτουργίες τους, πρέπει πρώτα να ληφθεί υπόψη η ποιότητα, η δομή και η πληρότητα των δεδομένων τους. Χωρίς αυτή τη βάση, η επένδυση δεν θα αποφέρει σημαντική αξία.
Μετάβαση στη στρατηγική οργάνωση δεδομένων
Κοιτώντας προς το μέλλον, οι οργανισμοί που δημιουργούν σαφή και ενοποιημένη ορατότητα στις ροές εργασίας τους θα είναι σε θέση να διαγνώσουν τις διακυμάνσεις πιο γρήγορα, να εξαλείψουν νωρίτερα τις σπατάλες και να προσαρμοστούν με μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση στα μεταβαλλόμενα πρότυπα παραγγελιών. Εκείνοι που βασίζονται σε κατακερματισμένες μετρήσεις θα συνεχίσουν να διαχειρίζονται τα συμπτώματα και όχι τις αιτίες, εμποδίζοντας τους να επιτύχουν πραγματική ευελιξία και ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα.
Τα επόμενα χρόνια, αναμένεται μια μετατόπιση από την ταχύτερη συλλογή δεδομένων προς τη στρατηγική οργάνωση δεδομένων, καθώς η επιτυχία εξαρτάται από τη μετατροπή των ακατέργαστων σημάτων σε αξιόπιστες πληροφορίες. Οι εταιρείες που επενδύουν σήμερα στην πειθαρχημένη διαχείριση δεδομένων θα είναι σε θέση να υιοθετήσουν την τεχνητή νοημοσύνη πιο αποτελεσματικά, να ανταποκριθούν στην αστάθεια με μεγαλύτερη ταχύτητα και να δημιουργήσουν λειτουργίες που βελτιώνουν αντί να αντιδρούν απλώς.
